Razlika med DBMS in Data Mining

DBMS vs Data Mining

DBMS (sistem za upravljanje podatkovnih baz) je celoten sistem, ki se uporablja za upravljanje digitalnih baz podatkov, ki omogoča shranjevanje vsebine baze podatkov, ustvarjanje / vzdrževanje podatkov, iskanje in druge funkcionalnosti. Po drugi strani je Data Mining področje računalništva, ki se ukvarja s črpanjem prej neznanih in zanimivih informacij iz surovih podatkov. Podatki, ki se uporabljajo kot vhod za proces rudarjenja podatkov, se običajno shranijo v podatkovne baze. Uporabniki, ki so nagnjeni k statistiki, uporabljajo Data Mining. Za iskanje skritih vzorcev v podatkih uporabljajo statistične modele. Podatkovni rudarji so zainteresirani za iskanje koristnih odnosov med različnimi podatkovnimi elementi, kar je za podjetja dokončno koristno.

DBMS

DBMS, ki se včasih imenuje upravitelj baz podatkov, je zbirka računalniških programov, ki je namenjena upravljanju (tj. Organizaciji, shranjevanju in nalaganju) vseh baz podatkov, ki so nameščene v sistemu (tj. Trdi disk ali omrežje). Na svetu obstajajo različne vrste sistemov za upravljanje podatkovnih baz, nekateri pa so zasnovani za pravilno upravljanje baz podatkov, konfiguriranih za posebne namene. Najbolj priljubljeni komercialni sistemi za upravljanje podatkovnih baz so Oracle, DB2 in Microsoft Access. Vsi ti izdelki zagotavljajo sredstva za dodeljevanje različnih ravni privilegijev za različne uporabnike, kar omogoča, da DBMS centralno nadzoruje en skrbnik ali da ga dodelijo več različnim osebam. V katerem koli sistemu upravljanja baz podatkov so štirje pomembni elementi. So jezik modeliranja, strukture podatkov, poizvedbeni jezik in mehanizem za transakcije. Jezik modeliranja določa jezik vsake baze podatkov, gostovane v DBMS. Trenutno je v praksi več priljubljenih pristopov, kot so hierarhalni, mrežni, relacijski in objektni. Podatkovne strukture pomagajo organizirati podatke, kot so posamezni zapisi, datoteke, polja ter njihove definicije in predmeti, kot so vizualni mediji. Jezik poizvedb podatkov ohranja varnost baze podatkov s spremljanjem prijavnih podatkov, pravic dostopa do različnih uporabnikov in protokolov za dodajanje podatkov v sistem. SQL je priljubljen poizvedbeni jezik, ki se uporablja v sistemih za upravljanje relacijskih podatkovnih baz. Končno mehanizem, ki omogoča transakcije, pripomore k sočasnosti in množici. Ta mehanizem bo zagotovil, da istega zapisa ne bo spremenilo več uporabnikov hkrati, s čimer bo integriteta podatkov ostala v taki obliki. Poleg tega DBMS zagotavlja varnostno kopijo in druge pripomočke.

Data Mining

Rudarjenje podatkov je znano tudi kot odkritje znanja v podatkih (KDD). Kot že omenjeno, gre za napako računalništva, ki se ukvarja z črpanjem prej neznanih in zanimivih informacij iz surovih podatkov. Zaradi eksponentne rasti podatkov, zlasti na področjih, kot je poslovanje, je pridobivanje podatkov postalo zelo pomembno orodje za pretvorbo tega velikega bogastva podatkov v poslovno inteligenco, saj je ročno črpanje vzorcev v zadnjih desetletjih na videz nemogoče. Na primer, trenutno se uporablja za različne aplikacije, kot so analiza družbenih omrežij, odkrivanje goljufij in trženje. Izvajanje podatkov se običajno ukvarja z naslednjimi štirimi nalogami: grozdenje, razvrščanje, regresija in povezovanje. Grozdanje je identifikacija podobnih skupin iz nestrukturiranih podatkov. Razvrstitev so pravila učenja, ki jih je mogoče uporabiti za nove podatke in bodo običajno vključevala naslednje korake: predhodna obdelava podatkov, oblikovanje modeliranja, izbira učenja / lastnosti in vrednotenje / potrjevanje. Regresija je iskanje funkcij z minimalno napako za modeliranje podatkov. In zveza išče odnose med spremenljivkami. Podatkovno rudarjenje se običajno uporablja za odgovor na vprašanja, na primer, kateri so glavni proizvodi, ki bi lahko v Wal-Martu prihodnje leto pripomogli k visokemu dobičku?

Kakšna je razlika med DBMS in Data mining?

DBMS je popoln sistem za nastanitev in upravljanje nabora digitalnih baz podatkov. Vendar je Data Mining tehnika ali koncept v računalništvu, ki se ukvarja z pridobivanjem koristnih in prej neznanih informacij iz surovih podatkov. Ti surovi podatki so večinoma shranjeni v zelo velikih bazah podatkov. Zato rudarji podatkov uporabljajo obstoječe funkcionalnosti DBMS za upravljanje, upravljanje in celo predobdelavo neobdelanih podatkov pred in med postopkom rudarjenja podatkov. Vendar samo sistema DBMS ni mogoče uporabiti za analizo podatkov. Toda nekateri DBMS trenutno imajo vgrajena orodja ali zmožnosti za analizo podatkov.